OpenCV學習筆記-圖像梯度

梯度簡單來說就是求導，在圖像上表現出來的就是提取圖像的邊緣（無論是橫向的、縱向的、斜方向的等等），所需要的無非就是一個核模板。模板的不同結果也不同，所以能夠看到，全部的這些個算子函數，歸根結底都能夠用cv.filter2D()來表示，不同的方法給予不同的核模板，然後演化爲不同的算子而已。 一、sobel算子和scharr算子 sobel算子是高斯平滑與微分操作的結合體，所以其抗噪能力非常強。一般的

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